提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法，各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计，并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议，给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性，并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性，适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。
2023-02-04 21:10:01
2.65MB
1
支持向量机（三）：图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf
支持向量机（三）：图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf
支持向量机（三）：图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf
支持向量机（三）：图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf
2022-05-04 21:05:44
1KB
1
通过对变量和拉格朗日乘子进行多次迭代，求出最优值，例子很简单，可以套用，很容易看会，有问题的欢迎留言，共同探讨。
2022-04-17 16:08:21
3KB
1
视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。
2022-04-14 10:41:07
1.24MB
1
目录1.拉格朗日乘子法2.python –拉格朗日乘子法3.python sympy包 –拉格朗日乘子法
1.拉格朗日乘子法
题目如下：等式约束下的拉格朗日乘子法求解过程
2.python –拉格朗日乘子法
题目如上：
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np
#目标函数：
def func(args):
fun = lambda x: 60 - 10*x[0] - 4*x[1] + x[0]**2 + x[1]**2 - x[0]*x[1]
#fun = lambda x: 10 - x[0]**2 -
2022-01-07 11:23:06
60KB
1
实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较五、参考文献
一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍
拉格朗日乘子法
拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时，目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法，求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子，将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法，称为拉格朗日乘子法，又叫升维法。
等式约束条件
设目标函数为f(x)，约束条件为hk(x)，形如
s.t. 表示subject to ，“受限于”的意思，l表
2021-12-29 19:05:03
315KB
1
D2D 通信是未来5G 网络中一种近距离直通通信方式，在通信过程中，信息直接由发送端传给接收用户，而不需要经过基站的转发。在传统蜂窝网络中引入D2D通信可以极大地提升系统的总吞吐量、增大频谱资源的利用率以及降低发射终端的功耗。主要介绍了一种适用于混合D2D蜂窝网络中的资源分配方法，通过拉格朗日乘子法结合模拟退火算法实现频谱资源的分配，提出一种同时考虑信道容量和能耗的基于模拟退火算法的资源调度策略。本算法在维也纳仿真平台上经仿真验证，相比于传统贪婪优化算法，可以明显增大系统总吞吐量和频谱资源利用率。另外，算法中采用了分布式资源调度方法，D2D 用户根据算法步骤自行搜索适合的目标信道并计算其发射功率，可以有效减少基站的信令开销。
2021-12-05 15:55:12
1.09MB
1